ニュートン法 - 版の履歴

2008年11月13日 (木) 04:24にAlbeit-Kunによる

2008-11-13T04:24:38Z

Orsjwiki: "ニュートン法" を保護しました。 [edit=sysop:move=sysop]

2007-07-20T01:18:02Z

"ニュートン法" を保護しました。 [edit=sysop:move=sysop]

2007年7月17日 (火) 07:12に122.17.2.240による

2007-07-17T07:12:35Z

2007年7月12日 (木) 18:17に211.9.162.254による

2007-07-12T18:17:38Z

122.17.2.240: 新しいページ: '【にゅーとんほう (Newton's method)】制約なし最適化問題 min $f(x)$(ただし $\ f:{\bf R}^n\to {\bf R}$)を解くための勾配法の1つである. 連立1...'

2007-07-12T14:55:12Z

新しいページ: '【にゅーとんほう (Newton's method)】制約なし最適化問題 min $f(x)$(ただし $\ f:{\bf R}^n\to {\bf R}$)を解くための勾配法の1つである. 連立1...'

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【にゅーとんほう (Newton's method)】

制約なし最適化問題 min $f(x)$(ただし $\ f:{\bf R}^n\to {\bf R}$)を解くための勾配法の1つである. 連立1次方程式 $\nabla^2f(x_k)d_k=-\nabla f(x_k)$ の解 $d_k$ を探索方向に選び, $x_{k+1} := x_k +d_k$ によって近似解の点列 $\{x_k\}$ を生成する. この解法は, 解の十分近くから出発すれば2次収束する.

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	制約なし最適化問題 min <math>f(x)\,</math>(ただし <math>\ f:{\mathbf R}^n\to {\mathbf R}\,</math>)を解くための勾配法の1つである. 連立1次方程式 <math>\nabla^2f(x_k)d_k=-\nabla f(x_k)\,</math> の解 <math>d_k\,</math> を探索方向に選び, <math>x_{k+1} := x_k +d_k\,</math> によって近似解の点列 <math>\{x_k\}\,</math> を生成する. この解法は, 解の十分近くから出発すれば2次収束する.		制約なし最適化問題 min <math>f(x)\,</math>(ただし <math>\ f:{\mathbf R}^n\to {\mathbf R}\,</math>)を解くための勾配法の1つである. 連立1次方程式 <math>\nabla^2f(x_k)d_k=-\nabla f(x_k)\,</math> の解 <math>d_k\,</math> を探索方向に選び, <math>x_{k+1} := x_k +d_k\,</math> によって近似解の点列 <math>\{x_k\}\,</math> を生成する. この解法は, 解の十分近くから出発すれば2次収束する.
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−	【にゅーとんほう (Newton's method)】	+	'''【にゅーとんほう (Newton's method)】'''

	制約なし最適化問題 min <math>f(x)\,</math>(ただし <math>\ f:{\mathbf R}^n\to {\mathbf R}\,</math>)を解くための勾配法の1つである. 連立1次方程式 <math>\nabla^2f(x_k)d_k=-\nabla f(x_k)\,</math> の解 <math>d_k\,</math> を探索方向に選び, <math>x_{k+1} := x_k +d_k\,</math> によって近似解の点列 <math>\{x_k\}\,</math> を生成する. この解法は, 解の十分近くから出発すれば2次収束する.		制約なし最適化問題 min <math>f(x)\,</math>(ただし <math>\ f:{\mathbf R}^n\to {\mathbf R}\,</math>)を解くための勾配法の1つである. 連立1次方程式 <math>\nabla^2f(x_k)d_k=-\nabla f(x_k)\,</math> の解 <math>d_k\,</math> を探索方向に選び, <math>x_{k+1} := x_k +d_k\,</math> によって近似解の点列 <math>\{x_k\}\,</math> を生成する. この解法は, 解の十分近くから出発すれば2次収束する.

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	【にゅーとんほう (Newton's method)】		【にゅーとんほう (Newton's method)】

−	制約なし最適化問題 min $f(x)$(ただし $\ f:{\bf R}^n\to {\bf R}$)を解くための勾配法の1つである. 連立1次方程式 $\nabla^2f(x_k)d_k=-\nabla f(x_k)$ の解 $d_k$ を探索方向に選び, $x_{k+1} := x_k +d_k$ によって近似解の点列 $\{x_k\}$ を生成する. この解法は, 解の十分近くから出発すれば2次収束する.	+	制約なし最適化問題 min <math>f(x)\,</math>(ただし <math>\ f:{\mathbf R}^n\to {\mathbf R}\,</math>)を解くための勾配法の1つである. 連立1次方程式 <math>\nabla^2f(x_k)d_k=-\nabla f(x_k)\,</math> の解 <math>d_k\,</math> を探索方向に選び, <math>x_{k+1} := x_k +d_k\,</math> によって近似解の点列 <math>\{x_k\}\,</math> を生成する. この解法は, 解の十分近くから出発すれば2次収束する.